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来自 Hey~YaHei! 的投稿，感谢~
一直以来，树莓派以其良好的社区生态，广受嵌入式爱好者、创客欢迎。在一些相关的社区上（比如树莓派实验室），我们可以看到非常丰富的应用示例及其教程。但在树莓派上的深度学习应用并不常见，这主要是受到树莓派计算力的限制，比如之前看到过有人把yolov2原原本本生硬地部署到树莓派上，结果每一帧检测耗时高达6分钟！！作一帧目标检测花费6分钟这实在是无法忍受的！
如果是用yolov2-tiny的话会快很多，但耗时依旧接近40秒，参考树莓派3B上测试YOLO效果 | CSDN
那树莓派只能跟深度学习无缘了么？那可未必！
Tengine
OADI/Tengine | github
Tengine 是OPEN AI LAB为嵌入式设备开发的一个轻量级、高性能并且模块化的引擎。
Tengine在嵌入式设备上支持CPU，GPU，DLA/NPU，DSP异构计算的计算框架，实现异构计算的调度器，基于ARM平台的高效的计算库实现，针对特定硬件平台的性能优化，动态规划计算图的内存使用，提供对于网络远端AI计算能力的访问支持，支持多级别并行，整个系统模块可拆卸，基于事件驱动的计算模型，吸取已有AI计算框架的优点，设计全新的计算图表示。
编译安装开源版Tengine
安装相关工具
sudo apt-get instal git cmake
- git 是一个版本控制系统，稍后将用来从 github 网站上下载Tengine的源码
- cmake 是一个编译工具，用来产生make过程中所需要的Makefile文件
安装支持库
sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler libboost-all-dev libgoogle-glog-dev libopencv-dev libopenblas-dev
- protobuf 是一种轻便高效的数据存储格式，这是caffe各种配置文件所使用的数据格式
- boost 是一个c++的扩展程序库，稍后Tengine的编译依赖于该库
- google-glog 是一个google提供的日志系统的程序库
- opencv 是一个开源的计算机视觉库
- openblas 是一个开源的基础线性代数子程序库
下载&编译
- 从github上下载最新的开源版Tengine源码
git clone https://github.com/OAID/Tengine.git
- 切换工作目录到Tengine
cd Tengine
- 准备好配置文件
Tengine目录下提供了配置模板makefile.config.example文件cp makefile.config.example makefile.config
- 修改配置文件
makefile.config
由于开源版的Tengine不支持针对armv7的优化，所以需要用openblas替代实现；
将 CONFIG_ARCH_ARM64=y 这一行注释掉（行首加井号 #）以关闭ARM64架构的优化实现；
解除 CONFIG_ARCH_BLAS=y 这一行解除注释（删除行首的井号 #）以开启BLAS计算库的实现方式
- 编译并安装
make -j4 make install
这里的
-j4表示开启四个线程进行编译
测试
- 下载mobilenet-ssd模型并放置在
Tengine/models目录下
下载链接：https://pan.baidu.com/s/1jzPADdCAah4y8NMk3P9Exg - 将工作目录切换到mobilenet-ssd示例程序的目录下
cd ~/Tengine/examples/mobilenet_ssd
- 编译示例程序
cmake –DTENGINE_DIR=/home/pi/Tengine . make
这里
-DTENGINE_DIR用于为cmake指定环境变量TENGINE_DIR，该变量可以在CMakeLists.txt文件中找到 - 运行示例程序
./MSSD
可以看到对一张照片进行目标检测，总共耗时1148.32ms
树莓派专用教育版Tengine
最近 Open AI Lab公司 和 浙江大学生物医学工程与仪器科学学院 在嵌入式人工智能领域上开展了教学合作，公司为学院提供了速度更快的针对armv7优化的Tengine版本用于教学用途（已上传到 Github），接下来让我们看看这个树莓派专用教育版的Tengine到底有多快吧！
- 用树莓派专用教育版Tengine的动态链接库覆盖掉原先的开源版
动态链接库路径为：Tengine/install/lib/libtengine.so
编译时，make会在build目录下产生libtengine.so动态链接库，而make instll将动态链接库、头文件等拷贝到install目录下
- 重新运行mobilenet-ssd的示例程序
可以看到，单帧耗时从1148.32ms下降为286.136ms，速度有了非常明显的提升！
小试牛刀
用上高性能的树莓派专用教育版Tengine，看看mobilenet-ssd在树莓派上能表现如何——
为了方便，视频流直接从mp4文件读取，原始视频如下：
- 从 hey-yahei/my_blog/RasPi-Tengine/mobilenet-ssd | github 上下载源码，并放置在
Tengine/example目录下 - 检查
CMakeLists.txt文件中TENGINE_DIR变量是否正确指向Tengine路径 - 执行
cmake .生成Makefile - 执行
make编译程序 - 执行
./MSSD运行程序
实际效果如下：
由于一部分cpu资源被用于视频的解码工作（对于支持硬解码的平台来说不存在这个问题），可以看到单帧耗时有所下降（400ms-700ms），但对于多数应用场景来说这个帧率是绰绰有余的。
本文开头我们说道，直接在树莓派上配置darknet部署的yolo网络，yolov2单帧耗时接近6分钟，yolov2-tiny单帧耗时接近40秒；而在树莓派上配置Tengine部署的yolov2网络，在blas实现下单帧耗时不到8秒（参考利用Tengine在树莓派上跑深度学习网络 | songrbb），在针对armv7优化实现的教育版下单帧耗时甚至不到2秒！
标签： 树莓派raspberrypiAI人工智能softwarelevel3linuxso深度学习Tengine推断引擎
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